大數據與人工智能

（一）統計分析、數據倉庫與可視化表達
1、綜述（大數據、人工智能、數據挖掘、機器學(xué)習：這些詞的確切含義）
2、假設檢驗：“小數據”時(shí)代是怎么玩的？
3、“回歸”是數據挖掘算法嗎？
4、度量、指標與維度
5、星型模型與雪花模型
6、下鉆與上卷
7、數據倉庫的應用案例
8、圖表該怎么畫(huà)才對？

（二）大數據相關(guān)技術(shù)綜述
1、hadoop：HDFS、Map-Reduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等
2、spark：scala、spark-SQL、spark-Streaming等
3、搜索引擎：lucene（solr）、ES
4、并發(fā)的機器學(xué)習工具：R-hadoop、spark-MLLIB、 spark-R、pyspark

（三）存儲在hbase中的數據
1、NoSQL（key-value）
2、Hbase：安裝
3、行鍵與列簇
4、如何利用Hbase的特點(diǎn)存儲行業(yè)數據
5、應用程序如何訪(fǎng)問(wèn)Hbase中的數據
6、數據遷移工具：sqoop
7、Hbase的應用場(chǎng)景

（四）Hive：為SQL開(kāi)發(fā)者留的活路
1、Hive：安裝（單用戶(hù)與多用戶(hù)）
2、Hive：基本操作
3、Hive：與典型的關(guān)系型數據庫的區別
4、存儲業(yè)務(wù)數據時(shí)的注意點(diǎn)
5、如果“想慢”，你還可以這樣…（不恰當使用hive的案例介紹）
6、Hive的應用場(chǎng)景

（六）Spark各組件的應用
1、Hadoop最大的特點(diǎn)是什么？
2、Spark概述與安裝
3、Scala：你可以一直“點(diǎn)”下去
4、RDD：“映射”、“轉換”解決一切
5、spark-SQL
6、spark-streaming
7、spark-graphX
8、spark-MLLIB
9、應用場(chǎng)景

（七）機器學(xué)習-1
1、數據挖掘、知識發(fā)現與機器學(xué)習
2、工具：（早期）SPSS、SAS；
3、目前流行的工具R、Python等
4、決策樹(shù)（熵、貪心法、連續的和離散的）
5、聚類(lèi)（k-means、k-medoid）
6、監督學(xué)習、無(wú)監督學(xué)習的差異
7、機器學(xué)習性能評價(jià)指標

（八）機器學(xué)習-2
1、KNN
2、關(guān)聯(lián)規則（頻繁項集、Apriori、支持度、置信度、提升度）
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（神經(jīng)元、激勵函數、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的BP算法）
4、SVM（最大間隔、核函數、多分類(lèi)的支持向量機）

（九）機器學(xué)習-3
1、 “概率派”與“貝葉斯派”
2、樸素貝葉斯模型（皮馬印第安人患糖尿病風(fēng)險預測）
3、極大似然估計與EM算法
4、HMM（三個(gè)基本問(wèn)題：評估、解碼、學(xué)習）

（十）機器學(xué)習-4
1、遺傳算法 （交叉、選擇、變異，“同宿舍”問(wèn)題）
2、無(wú)監督學(xué)習
3、集成學(xué)習（adaboost、RF）
4、強化學(xué)習

（十一）深度學(xué)習-1
1、連接主義的興衰
2、地形要更陡：改進(jìn)的目標函數
3、0.9的100次方等于幾？克服梯度消散的方法（改進(jìn)的激勵函數、BN）
4、利用“慣性”下山：改進(jìn)的優(yōu)化算法（Adagrad、RMSprop、Adam）
5、防止“大鍋飯”：dropout
6、記憶的關(guān)鍵是“合理的忘記”：weight decay

（十二）深度學(xué)習-2
1、讓AI理解圖像：典型CNN
2、各種CNN
3、讓AI理解語(yǔ)言：RNN與LSTM、GRU
4、左右互搏術(shù)：GAN
5、電子游戲的新玩法：DQN
 

葉梓，上海交通大學(xué)計算機專(zhuān)業(yè)博士畢業(yè)，高級工程師。主研方向：數據挖掘、機器學(xué)習、人工智能。歷任國內知名上市IT企業(yè)的AI技術(shù)總監、資深技術(shù)專(zhuān)家，市級行業(yè)大數據平臺技術(shù)負責人。

長(cháng)期負責城市信息化智能平臺的建設工作，開(kāi)展行業(yè)數據的智能化應用研發(fā)工作，牽頭多個(gè)省級、市級行業(yè)智能化信息系統的建設，主持設計并搭建多個(gè)省級、市級行業(yè)大數據平臺。參與國家級人工智能課題，牽頭上海市級人工智能示范應用課題研究。

帶領(lǐng)團隊在相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域研發(fā)多款人工智能創(chuàng )新產(chǎn)品，成功落地多項大數據、人工智能前沿項目，其中信息化智能平臺項目曾榮獲：“上海市信息技術(shù)優(yōu)秀應用成果獎”。帶領(lǐng)團隊在參加國際NLP算法大賽，獲得Top1%的成績(jì)。參與國家級、省級大數據技術(shù)標準的制定，曾獲省部級以上的科技創(chuàng )新一等獎。

1.      論文發(fā)表/項目經(jīng)歷

在國內外期刊、會(huì )議中發(fā)表論文27篇，其中被SCI/EI收錄4篇

項目經(jīng)歷：

l  上海市城市信息化人工智能項目 項目負責人

ü  研發(fā)智能服務(wù)系統，包括：元宇宙與虛擬數字人、基于人工智能的內容生成（AIGC）、基于NLP技術(shù)的對話(huà)系統、基于深度學(xué)習的圖像識別系統、基于智能推理的行業(yè)推薦系統。

相關(guān)工作：

作為項目總負責，負責項目管理、產(chǎn)品研發(fā)、系統分析、技術(shù)指導、算法指導等。

l  上海市城市智能信息化工程 總工程師

ü  采用大數據技術(shù)，建設市級信息平臺，完成試點(diǎn)單位接入并采集居民相關(guān)信息，實(shí)現市級平臺檔案等服務(wù)，并實(shí)現所有單位的全面接入。

ü  為解決超量數據的存儲與計算的問(wèn)題，搭建了存儲全市數據的云計算平臺，并在其上進(jìn)行了基于大數據的分析和挖掘工作。

相關(guān)工作：

作為總工程師，負責技術(shù)管理、系統分析、云平臺數據存儲設計、數據分析與挖掘指導、開(kāi)發(fā)指導。

l  上海市城市信息化領(lǐng)域智能聯(lián)網(wǎng)工程 技術(shù)經(jīng)理

ü  建設內容包括：接入單位的聯(lián)網(wǎng)；智能卡的實(shí)現；城市信息化智能平臺的升級；科研平臺的擴展與升級；建立決策支持系統；評估體系的展示設計；短信平臺的實(shí)現；違規操作的提醒；協(xié)同智能服務(wù)平臺的實(shí)現等。

相關(guān)工作：

作為技術(shù)經(jīng)理負責總體架構設計、接口設計、大數據平臺設計、AI技術(shù)指導等。

3. 主攻方向

具有扎實(shí)的數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習等人工智能理論基礎；了解AIGC等技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)。

精通機器學(xué)習、深度學(xué)習的理論、模型、算法、調優(yōu)等；精通算法設計；

熟悉深度學(xué)習在自然語(yǔ)言處理、計算機視覺(jué)兩大核心領(lǐng)域的實(shí)用技巧；

15年以上的程序開(kāi)發(fā)經(jīng)驗，熟悉常用程序開(kāi)發(fā)架構，獨立完成多個(gè)產(chǎn)品級軟件的設計與開(kāi)發(fā)。

• 5G物聯(lián)網(wǎng)及人工智能

   

  課程背景：人工智能時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟，其中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用就是最新嘗試。將成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后下有一個(gè)萬(wàn)億級數的產(chǎn)業(yè)。本課程詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的現狀、發(fā)展、案例和技術(shù)發(fā)展。課程目標：1.了解物聯(lián)網(wǎng)及可人工智能的基本知識2.物聯(lián)網(wǎng)及人工智能核心技術(shù)和解決方案課程形式：以講授為主，結合案例分析、視頻觀(guān)賞等形式。課程大綱：一、物聯(lián)網(wǎng)..

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• 大數據及人工智能背景下消費和小微信貸線(xiàn)上獲客、產(chǎn)品設計、風(fēng)控應對策略

   

  第一部分：金融科技發(fā)展狀況的介紹一、金融科技的現狀與發(fā)展趨勢（一）宏觀(guān)背景1、金融科技（支付寶人臉識別技術(shù)、APPLEPAY、虹膜技術(shù)、二維碼支付技術(shù)）2、利率市場(chǎng)化3、金融脫媒（二）移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使互聯(lián)網(wǎng)金融成為可能1、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)2、移動(dòng)支付技術(shù)3、H5、APP（三）互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的顛覆和沖..

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• 大數據時(shí)代——提升患者管理，構建專(zhuān)業(yè)藥房

   

  【課程導言】：移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代下，實(shí)體門(mén)店面臨巨大的挑戰，同時(shí)也是一種機會(huì )。馬云說(shuō)：不是實(shí)體門(mén)店不行了，而是你的實(shí)體門(mén)店不行了。面臨新的沖擊實(shí)體店如何進(jìn)行創(chuàng )新，如何守住老陣地，如何利用新武器，這是所有實(shí)體連鎖共同面臨的問(wèn)題。課程從互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對我們的實(shí)體店挑戰和我們面臨的消費者消費習慣和方式的的變化入手，通過(guò)分析新零售良品鋪子，海瀾之家，名創(chuàng )優(yōu)品的..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)大數據營(yíng)銷(xiāo)之落地實(shí)踐鐵律

   

  課程背景：未來(lái)人貨場(chǎng)一切數字化，數據將成為一種資源，沒(méi)有數據沒(méi)有未來(lái)，企業(yè)如何構建自己的大數據未來(lái)？人工智能已經(jīng)來(lái)臨，人工智能在營(yíng)銷(xiāo)板塊的應用本質(zhì)就是大數據營(yíng)銷(xiāo)！企業(yè)的ERP、CRM、報表等等僅僅是零散的死數據，如何激活流動(dòng)產(chǎn)生閉環(huán)，產(chǎn)生效益？經(jīng)驗將成為負債，未來(lái)將利用數據產(chǎn)品規劃、定位、策劃、人群分析、活動(dòng)策劃，數據成為商業(yè)的起點(diǎn)！人為..

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• 電商互聯(lián)網(wǎng)智能商業(yè)：大數據營(yíng)銷(xiāo)分析與落地實(shí)踐

   

  課程背景：數據是未來(lái)企業(yè)唯一資源，大數據營(yíng)銷(xiāo)意味著(zhù)高效、精準、成本低、全自動(dòng)化，讓企業(yè)從人海戰、廣告戰、渠道戰的泥潭中拔出來(lái)為什么搜索廣告效果差了？為什么團購效果也差了？為什么傳統的用戶(hù)細分、STP在大數據提出的用戶(hù)畫(huà)像面前蒼白了？為什么獨角獸全靠增長(cháng)黑客模式崛起？企業(yè)未來(lái)如何搭建科學(xué)的大數據營(yíng)銷(xiāo)隊伍，建立科學(xué)的數字營(yíng)銷(xiāo)體！通過(guò)互動(dòng)獲取數據，..

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• 大數據基礎原理與應用

   

  一、運營(yíng)商網(wǎng)絡(luò )架構和技術(shù)選擇1.運營(yíng)商網(wǎng)絡(luò )架構2.運營(yíng)商業(yè)務(wù)類(lèi)型3.接入網(wǎng)技術(shù)選擇4.不同業(yè)務(wù)的技術(shù)實(shí)現二、全業(yè)務(wù)運營(yíng)技術(shù)實(shí)現1.集團業(yè)務(wù)分類(lèi)及特點(diǎn)2.集團高等級業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景3.集團低等級業(yè)務(wù)特點(diǎn)及業(yè)務(wù)場(chǎng)景4.集團高、低等級業(yè)務(wù)要求及技術(shù)選擇5.數據專(zhuān)線(xiàn)業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現6.互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)線(xiàn)業(yè)務(wù)及技術(shù)實(shí)現7.集..

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